El cambio ha llegado al mundo de la medición del marketing digital. Con la supresión de los ID de DoubleClick (ahora Google Marketing Platform), el despliegue del Ads Data Hub (ADH) de Google y el creciente interés por las soluciones de salas limpias de datos, los profesionales del marketing deben "desaprender" lo que era posible en el pasado y familiarizarse rápidamente con lo que es posible ahora en el mundo de los ID suprimidos.

La introducción del GDPR y la tendencia global general hacia la privacidad digital nos han empujado a una nueva era en el mundo de los medios digitales, pero no parece que algunos hayan aceptado esa realidad todavía. Cuando se produce una disrupción tecnológica, lo normal es que primero intentemos adaptar los viejos paradigmas a la nueva tecnología y no veamos el bosque por los árboles. Sólo más tarde descubrimos que se ha producido un cambio completo de paradigma y que han surgido nuevos casos de uso.

En MightyHive estamos descubriendo que la HAD y otras tecnologías emergentes están facilitando nuevas e interesantes formas de interactuar con los datos de los clientes que antes no eran posibles. Como parte de nuestro propio proceso de descubrimiento y experimentación, estamos aprendiendo que necesitamos cambiar fundamentalmente la forma en que nosotros y nuestros clientes utilizamos los datos como herramienta y generador de valor. Este proceso de aprendizaje implica dejar de intentar medir lo que ya no podemos y centrarnos cada vez más en cómo crear nuevas utilidades en las experiencias publicitarias de los consumidores a través de conjuntos de datos conectados.

Una breve introducción a Ads Data Hub

Primero, un poco de información sobre lo que hace ADH: ADH es una solución de "sala blanca de datos " que permite a varias partes analizar las intersecciones entre los respectivos conjuntos de datos de origen, pero sin revelar datos granulares a nivel de fila, usuario o registro.

En MightyHive, estamos descubriendo de primera mano lo que es posible, trabajando con los clientes para generar perspectivas muy nuevas e interesantes a partir de cooperativas de datos multilaterales.

Por ejemplo, la marca A podría cargar registros de transacciones vinculados a cookies de origen. ADH permite a la marca A consultar la intersección entre sus propios registros y las exposiciones a anuncios registradas por Google, pero no a nivel de usuario. En su lugar, la granularidad más fina a la que ADH informa es de unos 50 individuos, lo que para la mayoría de las campañas a escala es más que suficiente para generar información, siempre que el usuario de ADH sepa cómo estructurar los datos cargados y desarrollar consultas.

Por qué Ads Data Hub resuelve más problemas de los que causa

Centrarse únicamente en la redacción de ID a nivel de usuario es miope. Dado que ADH está diseñado como una "Suiza para los datos", resuelve múltiples problemas, lo que a su vez crea nuevas posibilidades para comercializadores, plataformas, socios y editores:

• La privacidad del usuario está protegida. Lo que sale de ADH son intersecciones de datos agregados. Los datos a nivel de usuario entran, pero no salen.
• La propiedad intelectual está protegida. Los datos de origen son muy valiosos. Históricamente, esto ha hecho que los propietarios de los datos se muestren reacios a permitir que los datos salgan de los muros de la empresa. El ADH resuelve estos obstáculos comerciales proporcionando información agregada sin permitir que los datos a nivel de fila salgan de las manos de sus respectivos propietarios.
• El ADH da cabida a un conjunto multilateral de participantes y conjuntos de datos. El ADH no es sólo una solución para anunciantes o agencias de Google. Múltiples partes pueden cargar datos en el ADH y analizar intersecciones y patrones. Esto permite esencialmente la construcción de recorridos de usuario (por ejemplo, campaña de marca → visita offline → conversión → fidelización de clientes) mediante el análisis de conjuntos de datos combinados de múltiples partes que han interactuado con los clientes.
• ADH está basado en la nube. Al ser una solución basada en la nube basada en gran parte en Google BigQuery, ADH es extremadamente flexible, accesible y escalable desde un punto de vista técnico. Es un entorno sencillo y estándar para los equipos de ingeniería, análisis y ciencia de datos.

Ads Data Hub no es sólo una solución para anunciantes o agencias de Google.

Cómo navegar por un futuro con ID censurada

ADH y otras soluciones emergentes de salas limpias de datos presentan al ecosistema publicitario nuevos entornos en los que plantear preguntas a los datos, en muchos casos donde nunca antes se habían reunido conjuntos de datos. En MightyHive, estamos viendo de primera mano lo que es posible, trabajando con clientes para generar perspectivas muy nuevas y emocionantes.

Por ejemplo, una empresa de bienes de consumo envasados (ACME Dish Soap) puede asociarse con uno de sus principales socios del canal minorista (Shop-Now Supermarkets) y comprender cómo el gasto en medios (recopilado a través de plataformas de compra y servidores de anuncios) está afectando a las ventas en tiendas físicas. Una sala blanca de datos puede servir como un entorno escalable y flexible para que ACME Dish Soap obtenga información sin precedentes, no de informes de ventas regionales obsoletos de Supermercados Shop-Now, sino de datos reales de clientes de Supermercados Shop-Now y los patrones que surgen al compararlos con los datos de publicidad de Google.

En las manos adecuadas, el valor de poder conectar la actividad de marketing con un universo holístico de conjuntos de datos y resultados empresariales supera con creces el valor pasado de los terabytes de archivos de registro a nivel de usuario. Los profesionales del marketing, las agencias y los socios sólo tienen que aprender a utilizar las nuevas herramientas que tienen a su disposición y adaptar la estrategia de la campaña, los medios y la marca a los nuevos conocimientos y principios.

El sector necesita ponerse al día. Los profesionales del marketing, las agencias y los socios van a tener que familiarizarse más con las particularidades técnicas de las uniones de datos y las consultas sofisticadas a bases de datos que no siempre pueden depender de las identificaciones a nivel de usuario como "muleta"

Como en cualquier solución basada en datos, en este caso es muy aplicable el principio de "basura entrante, basura saliente" (GIGO). Para obtener todo el valor de Ads Data Hub u otras salas limpias de datos, muchas marcas tendrán que adoptar finalmente algún tipo de identificador universal de cliente de primera parte que haga que los datos sean útiles en un entorno de sala limpia de datos.

Por último, cuando una solución como ADH puede vincular la exposición a los medios, las interacciones propias y los ingresos por ventas para crear una visión más holística y centrada en el cliente, el valor de las métricas proxy populares(que ya eran cuestionables) como el alcance o el CTR están destinadas a disminuir rápidamente, obligando a muchas campañas a ser completamente reevaluadas.